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文檔簡介
1、基于軍事領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別的主要任務(wù)是識(shí)別出軍事文本中的人名、地名、武器、組織機(jī)構(gòu)名等專有名稱并加以歸類,可供指揮員或者指揮機(jī)關(guān)在作戰(zhàn)指揮時(shí)可以迅速了解戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì),及時(shí)準(zhǔn)確地做出決策的重要依據(jù)。近年來,基于軍事領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別與提取是提高作戰(zhàn)指揮自動(dòng)化、智能化性能的一項(xiàng)重要研究,通過引入自然語言處理領(lǐng)域的一些相關(guān)技術(shù),如自動(dòng)分詞技術(shù)、分類標(biāo)注技術(shù)、信息提取技術(shù)等等,對(duì)非結(jié)構(gòu)化的自由文本形式的軍事文本進(jìn)行分析、處理,從中提取出與作戰(zhàn)指揮系
2、統(tǒng)有關(guān)的重要信息,再形成計(jì)算機(jī)能快速、準(zhǔn)確識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
本文主要研究在對(duì)軍事文本命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中,從理論和技術(shù)兩個(gè)層次對(duì)必須用到的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入地剖析。首先分析研究了分詞技術(shù)的理論、方法,以軍事文本為數(shù)據(jù)源,針對(duì)軍事文本的特點(diǎn),建立了三個(gè)匹配詞典,采用了正向最大匹配法對(duì)軍事文書進(jìn)行分詞;其次,設(shè)計(jì)類別標(biāo)簽,在分詞的同時(shí)為新切分出的每一個(gè)分詞單位加上類別標(biāo)簽,為接下來的識(shí)別構(gòu)建少部分的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注語料;第三,提出了Tr
3、i-Training算法,它是一個(gè)半監(jiān)督的學(xué)習(xí)框架,在使用該算法過程中,首先使用第二部分得到的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注語料,訓(xùn)練得到一個(gè)簡單的CRF模型,之后對(duì)CRF模型進(jìn)行迭代學(xué)習(xí),識(shí)別、提取出關(guān)鍵詞數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上使用基于詞典的方法對(duì)初步的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行校正,并將提取出的數(shù)據(jù)寫入結(jié)構(gòu)化的文件中,從而實(shí)現(xiàn)了從文本到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。通過四組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比表明,采取詞典的校正方法能夠出色地識(shí)別出更多的各類合成詞,使識(shí)別的準(zhǔn)確率(Pre)、召回率(Rec)及
4、F-值都有較大幅度地提高。第四組的方法在繼承了基于Tri-Training算法對(duì)條件隨機(jī)場(chǎng)模型進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上吸收了基于詞典的優(yōu)點(diǎn),該方法在軍事文本中能夠出色地完成命名實(shí)體識(shí)別仟?jiǎng)?wù),對(duì)軍事文本語料分類測(cè)試,其F-值在軍事文本識(shí)別中最高達(dá)到92.40%,與通用領(lǐng)域中命名實(shí)體識(shí)別的水平相接近。之后為了更加直觀形象地驗(yàn)證此算法的優(yōu)越性,考慮到面向軍事領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別在部隊(duì)中的主要應(yīng)用實(shí)例是對(duì)基于軍事文本信息提取的電子地圖進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)繪,因
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